人工智能与类器官技术在胃肠间质瘤精准诊疗中的应用现状与挑战

游俊钊; 唐泓弢; 蒋顺; 权正超; 张溢谋; 侯能易; 周川; 庞明辉

中南大学学报（医学版） ›› 2026, Vol. 51 ›› Issue (6) : 1109 -1122.

游俊钊, 唐泓弢, 蒋顺, 权正超, 张溢谋, 侯能易, 周川, 庞明辉

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摘要

胃肠间质瘤(gastrointestinal stromal tumor,GIST)是胃肠道常见的间叶源性肿瘤，目前的诊疗方式以手术切除和靶向药物治疗为主。临床早期诊断和靶向药物的耐药是目前难以解决的问题，严重制约患者的预后。类器官技术可在体外保留患者个体的基因型与药物敏感性特征，为药物筛选和耐药机制研究提供了新平台，但其在GIST研究领域中的应用仍处于起步阶段。以人工智能(artificial intelligence,AI)为基础的影像组学、病理组学及大语言模型和智能体已在GIST患者的风险分层、基因型预测、疗效评估及全生命周期管理中展现出重要潜力。利用AI手段，将类器官模型数据与多模态临床数据融合，并推动个体化决策系统发展，是GIST精准诊疗的前沿发展方向。GIST类器官模型的构建尚处于个案报道阶段，培养成功率低且药敏试验检测周期长，难以满足临床即时决策需求。相比之下，AI在GIST影像风险分层与病理基因预测中已初步展现出较高效能，但多数模型仍缺乏多中心外部验证，泛化能力尚不明确。当前在二者融合的形态量化评估与虚拟药物筛选在技术层面仅有泛癌种的方法学借鉴，GIST领域尚缺乏直接研究；而多模态决策支持系统的构建也面临数据孤岛、算法可解释性不足及监管路径缺失等核心瓶颈。因此，未来亟需依托多中心协作建立标准化数据库，并通过真实世界研究验证融合平台的临床效用，方能推动其从概念走向实践。